在非平衡的数据集中,我们不能单独的看一个模型的准确度。比如:一个数据集中的患病人群数据占5%,不患病的人群数据占95%。此时有两个分类器:
非平衡数据集的评价指标
此时:A分类器的准确率为95%,B分类器的准确率为90%。但是A分类器对负例的准确率为0%,B分类器对负例的准确率为100%。

针对以上的情况,我们就要从正例的准确度和负例的准确度来综合衡量分类器的优劣。

评价指标:
非平衡数据集的评价指标非平衡数据集的评价指标非平衡数据集的评价指标

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